一种多发性骨髓瘤的风险预测模型及其建立方法和应用技术

一种多发性骨髓瘤的风险预测模型及其建立方法和应用，属于生物医药技术领域。本发明专利技术提供了一种多发性骨髓瘤的风险预测模型在制备治疗多发性骨髓瘤疾病的药物中的应用；一种抗多发性骨髓瘤的药物组合物，包含DNAH9、SORBS1、EMC1、SULT2A1、C10orf95、FASLG、CSTF1基因中的一种或多种；一种用于多发性骨髓瘤检测的试剂盒，包含DNAH9、SORBS1、EMC1、SULT2A1、C10orf95、FASLG、CSTF1基因中的一种或多种。本发明专利技术在预测多发性骨髓瘤患者疾病风险时的可靠性比C反应蛋白、白蛋白和β2微球蛋白更强。白蛋白和β2微球蛋白更强。白蛋白和β2微球蛋白更强。

【技术实现步骤摘要】
一种多发性骨髓瘤的风险预测模型及其建立方法和应用


[0001]本专利技术属于生物医药
，具体涉及一种多发性骨髓瘤的风险预测模型及其建立方法和应用。

技术介绍

[0002]多发性骨髓瘤是一种浆细胞发生恶性克隆增殖的肿瘤，仍然无法完全治愈此类疾病。目前，针对多发性骨髓瘤的治疗，研究者们开发了诸如树突状细胞疫苗、供者淋巴细胞输注、自然杀伤细胞、基因修饰的T细胞等，极大地鼓舞人们对于多发性骨髓瘤患者治疗的信心。尽管如此，我们依然无法回避目前多发性骨髓瘤患者的平均生存期仅为3
‑
4年的现实。对多发性骨髓瘤等恶性肿瘤的患者进行危险分层，能在很大程度上指导临床医生在帮助患者进行治疗方案综合选择时提供强有力的参考，使患者更加能够获得符合病情的治疗。将患者按照一定的标准区分不同的类型或者时期等，并以此为根据来选择最合适不同患者个体的治疗方案。如国际预后分期系统(R
‑
ISS)就是一种得到广泛接受的分层标准。对于R
‑
ISS标准，根据患者的包括年龄、性别、白蛋白、血肌酐、血β2微球蛋白、血清M蛋白、染色体核型、是否髓外浸润等宏观或者微观的指标进行分层。此外，还有Durie
‑
Salmon，mSMART等一些针对多发性骨髓瘤的分层标准，但无例外，其都是根据患者的临床信息及实验室检查结果来对患者进行分层，以期能在患者进行治疗方案选择时提供参考。但是往往临床表现和实验室检查很容易受到其他因素的干扰而导致误差较大，且分层不够细致不能更好地贴合每一位患者的疾病特点。我们仍缺乏在患者诊断早期预测其预后的工具，通过对首次诊断MM的患者进行评估，临床医生采取有针对性的干预措施有助于改善患者的预后。此外，找到影响多发性骨髓瘤预后的治疗新靶点是一项紧迫的任务。
[0003]随着高通量转录组测序技术朝着更快速、更小型以及更经济的大方向快速发展，使得对每一个患者都进行高通量转录组测序的成本变得越来越低。再加之近年来个性化医疗、精准医疗等概念的火热，根据患者的高通量转录组测序数据来对患者进行危险度分层的想法便开始应运而生。在急性髓系白血病(Acute Myelocytic Leukemia，AML)和弥漫大B细胞淋巴瘤(Diffuse Large B Cell Lymphoma，DLBCL)的研究中，有研究者便将这种想法付诸实践，成功拟合了能将患者进行可靠分层的预后预测模型。更有甚者，有的研究者还在急性髓系白血病中确定了包括DNMT3B、ZBTB46等在内的17个与预后密切相关的基因，在弥漫大B细胞淋巴瘤中确定了包括MYBL1、LMO2、BCL6等在内的8个与预后密切相关的基因，这些无疑是相关恶性肿瘤研究领域内对于靶向治疗研究方向具有相当大潜力的位点。不难看出，在基于生物信息学拟合恶性肿瘤预后预测模型的研究中，不仅能够产出有助于现实临床工作中将患者进行危险度分层的预后预测模型，还能筛选出针对特定恶性肿瘤靶向治疗有潜力的新靶点。
[0004]众所周知，基因影响着疾病的发生与发展，如EGFR、PD
‑
1、WT1等基因均被证实与癌症的发生发展密切相关。本专利技术拟通过在基因微观层面，对多发性骨髓瘤患者进行个体化的分层，更准确贴合患者疾病特点，进一步准确分层以指导治疗、改善预后。进一步指导临
床治疗方案的综合选择，甚至指导靶向药物的研发。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于设计提供一种多发性骨髓瘤的风险预测模型及其建立方法和应用。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种多发性骨髓瘤的风险预测模型，其特征在于所述风险预测模型的评估公式为：Risk Score＝(
‑
0.04285
×
expression of DNAH9)+(
‑
0.04251
×
expression of SORBS1)+(0.021725
×
expression of EMC1)+(
‑
0.03878
×
expression of SULT2A1)+(
‑
0.12652
×
expression of C10orf95)+(
‑
0.02275
×
expression of FASLG)+(0.025892
×
expression of CSTF1)。
[0008]所述的一种多发性骨髓瘤的风险预测模型，其特征在于所述Risk Score为多发性骨髓瘤的患病风险评分。
[0009]所述的一种多发性骨髓瘤的风险预测模型，其特征在于所述DNAH9、SORBS1、SULT2A1、C10orf95、FASLG基因的高表达使多发性骨髓瘤患者的总体生存时间延长，所述EMC1和CSTF1基因的高表达使多发性骨髓瘤患者的总体生存时间缩短。
[0010]任一所述的一种多发性骨髓瘤的风险预测模型的建立方法，其特征在于包括筛选获得具有预后信息的GSE9782和GSE57317数据集，采用MAS5算法对多发性骨髓瘤患者数据进行标准化，利用单因素Cox比例风险回归模型选出P<0.05的基因，并使用LASSO回归分析对基因筛选，对单因素Cox比例风险回归模型及LASSO回归分析的结果进行交集，筛选出对生存影响具有显著性差异的DNAH9、SORBS1、EMC1、SULT2A1、C10orf95、FASLG、CSTF1基因，结合在单因素Cox比例风险回归模型的运算过程中得到的系数及模型拟合公式，拟合得到多发性骨髓瘤风险预测模型。
[0011]所述的一种多发性骨髓瘤的风险预测模型在制备治疗多发性骨髓瘤疾病的药物中的应用。
[0012]一种抗多发性骨髓瘤的药物组合物，其特征在于所述药物组合物包含DNAH9、SORBS1、EMC1、SULT2A1、C10orf95、FASLG、CSTF1基因中的一种或多种。
[0013]所述的一种药物组合物，其特征在于所述药物组合物包括靶向药、多肽、嵌合抗原受体。
[0014]一种用于多发性骨髓瘤检测的试剂盒，其特征在于包含DNAH9、SORBS1、EMC1、SULT2A1、C10orf95、FASLG、CSTF1基因中的一种或多种。
[0015]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0016]本专利技术在预测多发性骨髓瘤患者疾病风险时的可靠性比C反应蛋白、白蛋白和β2微球蛋白更强。本专利技术模型基于基因水平，更加接近疾病发生发展的本质，有利于个体化地进行风险分层，方便指导临床用药。本专利技术有助于提供靶向药物研发的新方向，为多发性骨髓瘤发生发展机制的研究提供了新的方向。
附图说明
[0017]图1为单因素Cox比例风险回归模型的结果和LASSO回归分析的结果取其交集；
[0018]图2为7基因所对应的Kaplan<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多发性骨髓瘤的风险预测模型，其特征在于所述风险预测模型的评估公式为：Risk Score＝(
‑
0.04285
×
expression of DNAH9)+(
‑
0.04251
×
expression of SORBS1)+(0.021725
×
expression of EMC1)+(
‑
0.03878
×
expression of SULT2A1)+(
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0.12652
×
expression of C10orf95)+(
‑
0.02275
×
expression of FASLG)+(0.025892
×
expression of CSTF1)。2.如权利要求1所述的一种多发性骨髓瘤的风险预测模型，其特征在于所述Risk Score为多发性骨髓瘤的患病风险评分。3.如权利要求1所述的一种多发性骨髓瘤的风险预测模型，其特征在于所述DNAH9、SORBS1、SULT2A1、C10orf95、FASLG基因的高表达使多发性骨髓瘤患者的总体生存时间延长，所述EMC1和CSTF1基因的高...

【专利技术属性】
技术研发人员：张棱河，周丽娟，
申请(专利权)人：南方医科大学珠江医院，
类型：发明
国别省市：